惠國(guó)娟 徐 雷 吳從焰 江 晨

（上海航天精密機(jī)械研究所，上海201600）

1 引言

LabVIEW 是建立在Windows 基礎(chǔ)上的圖形化儀器開發(fā)系統(tǒng)，是目前應(yīng)用最廣、功能最強(qiáng)的圖形化軟件，廣泛用于測(cè)試系統(tǒng)的開發(fā)。測(cè)試數(shù)據(jù)是測(cè)試系統(tǒng)運(yùn)行后采集或計(jì)算得出的數(shù)據(jù)，隨著測(cè)試數(shù)據(jù)的長(zhǎng)時(shí)間積累，對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析必要性愈顯。在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的波形顯示因其可視性和直觀性而成為必不可缺的部分。波形顯示的形式多種多樣，LabVIEW 軟件本身提供了現(xiàn)成的波形顯示控件，應(yīng)用軟件對(duì)測(cè)試系統(tǒng)產(chǎn)生的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并得到可用于波形顯示的輸入數(shù)據(jù)，將使數(shù)據(jù)分析更加便捷高效。數(shù)據(jù)分析中通常根據(jù)需要應(yīng)用各種波形圖來(lái)顯示數(shù)據(jù)特性，如數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖、直方圖、正態(tài)分布圖，使用LabVIEW軟件自帶的波形顯示控件及數(shù)學(xué)概率分析統(tǒng)計(jì)函數(shù)，通過函數(shù)與控件結(jié)合使用，可實(shí)現(xiàn)各種需求的波形圖顯示，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化分析。

2 數(shù)據(jù)的直方圖生成

直方圖，又稱質(zhì)量分布圖，是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，是數(shù)值數(shù)據(jù)分布的精確圖形表示。直方圖在平面直角坐標(biāo)系中，橫坐標(biāo)表示測(cè)試數(shù)據(jù)值，縱坐標(biāo)表示數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻次數(shù)。應(yīng)用LabVIEW 生成數(shù)據(jù)直方圖，將需要顯示的一維數(shù)組轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)數(shù)組作為輸入，選用函數(shù)中“數(shù)學(xué)”/“概率與統(tǒng)計(jì)”中的“創(chuàng)建直方圖”函數(shù)，即可得到直方圖顯示輸出，直方圖生成程序設(shè)計(jì)流程如圖1所示。以某一測(cè)試靈敏度直方圖為例，程序生成的直方圖如圖2所示，測(cè)試數(shù)量共有206 個(gè)，直方圖橫坐標(biāo)為靈敏度值，分布在-140～-130，縱坐標(biāo)為每個(gè)數(shù)據(jù)子樣對(duì)應(yīng)出現(xiàn)的次數(shù)，從靈敏度直方圖可看出，其中靈敏度為-137 的數(shù)據(jù)子樣最多，依次為-138、-136、-135、-139，數(shù)據(jù)分布情況從圖中一目了然。

圖1 直方圖生成程序設(shè)計(jì)流程圖

圖2 靈敏度直方圖圖樣

3 數(shù)據(jù)的正態(tài)分布曲線生成

正態(tài)分布是一個(gè)在數(shù)學(xué)、工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布，在統(tǒng)計(jì)學(xué)上有著重要的意義。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量在大樣本時(shí)近似正態(tài)分布，正態(tài)分布公式為：，記為N（u，σ2），其中u為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差，σ2為方差。正態(tài)分布曲線以u(píng)為對(duì)稱軸，左右完全對(duì)稱，σ體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的離散性，σ越大，數(shù)據(jù)越分散，曲線越扁平，反之，σ越小，數(shù)據(jù)越一致，曲線越瘦高。使用正態(tài)分布曲線，可對(duì)不同批次的數(shù)據(jù)比對(duì)整體特性。

圖3 正態(tài)分布曲線生成程序設(shè)計(jì)流程圖

圖4 靈敏度正態(tài)分布曲線圖圖樣

以某一數(shù)據(jù)兩個(gè)批次曲線生成為例，LabVIEW 正態(tài)分布曲線生成的程序設(shè)計(jì)流程如圖3所示，選用函數(shù)中“數(shù)學(xué)”/“概率與統(tǒng)計(jì)”/“概率”中的“概率密度函數(shù)”，并選取函數(shù)中的正態(tài)分布函數(shù)。本函數(shù)用于計(jì)算符合給定u和σ的正態(tài)分布特性下，輸入某一數(shù)據(jù)值，輸出為對(duì)應(yīng)的概率值。為了得到完整的曲線，程序需建立一個(gè)循環(huán)，輸入批次某一數(shù)據(jù)的一維數(shù)組及批次數(shù)組的u和σ，經(jīng)過正態(tài)分布函數(shù)后，循環(huán)后輸出即為對(duì)應(yīng)的概率輸出數(shù)組。對(duì)兩個(gè)批次數(shù)據(jù)的正態(tài)分布曲線繪制，只需運(yùn)用兩個(gè)循環(huán)，得到兩個(gè)批次的概率數(shù)組，分別捆綁橫坐標(biāo)數(shù)組和批次概率數(shù)組，形成兩條曲線作為波形輸入，即得到兩個(gè)批次的正態(tài)分布曲線。以某一測(cè)試靈敏度正態(tài)分布曲線圖為例，如圖4批次正態(tài)分布曲線圖所示，實(shí)曲線（本批次）比虛曲線（前批次）中心點(diǎn)更小（即均值更?。?，曲線更狹窄（即標(biāo)準(zhǔn)差σ更?。?，因此，本批次數(shù)據(jù)比前批次數(shù)據(jù)整體略偏低，本批次數(shù)據(jù)比前批次數(shù)據(jù)離散性更小，數(shù)據(jù)一致性更好。

4 數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖生成

散點(diǎn)圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，是以一個(gè)變量為橫坐標(biāo)，另一變量為縱坐標(biāo)，利用散點(diǎn)（坐標(biāo)點(diǎn)）的分布形態(tài)反映變量統(tǒng)計(jì)關(guān)系的一種圖形。它可以揭示格網(wǎng)上所繪制的值之間的關(guān)系，還可以顯示數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，當(dāng)存在大批量或多批次數(shù)據(jù)時(shí)，散點(diǎn)圖的作用尤為明顯。

4.1 單批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖生成

單批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖生成程序設(shè)計(jì)流程如圖5所示，將需要顯示的數(shù)據(jù)整理提取為一維數(shù)組后，數(shù)據(jù)以一維數(shù)組形式作為輸入，通過數(shù)組函數(shù)獲取數(shù)組大小，即數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，再使用指標(biāo)的最大值、最小值分別進(jìn)行初始化數(shù)組操作，形成兩條指標(biāo)線數(shù)據(jù)數(shù)組，并和測(cè)試數(shù)據(jù)的數(shù)組整合后作為波形顯示控件輸入數(shù)組，輸出的波形即為單批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖波形，散點(diǎn)圖圖樣如圖6所示，通過單批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖顯示，可顯示指標(biāo)上下限、批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，從而得出單批批次數(shù)據(jù)分布特性。

圖5 單批次散點(diǎn)圖生成程序設(shè)計(jì)流程圖

圖6 單批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖圖樣

4.2 多批次散點(diǎn)圖生成

對(duì)多個(gè)批次數(shù)據(jù)以不同顏色按批次平鋪顯示，能更清楚得顯示各批次特性及差異性。多批次數(shù)據(jù)分批次散點(diǎn)圖通過LabVIEW 軟件的實(shí)現(xiàn)，首先使用波形控件屬性節(jié)點(diǎn)對(duì)波形y坐標(biāo)范圍進(jìn)行設(shè)置（可取指標(biāo)最大最小值作為坐標(biāo)軸范圍）。再對(duì)各批次數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以某一項(xiàng)數(shù)據(jù)為例，先將各批次數(shù)據(jù)合并為一個(gè)一維全批次數(shù)組并計(jì)算數(shù)組大小，再取一個(gè)極大值（遠(yuǎn)超過坐標(biāo)最大值作為無(wú)窮數(shù)組，此處取1010）初始化形成一個(gè)全批無(wú)窮數(shù)組，然后通過查找各批次數(shù)據(jù)在數(shù)組中的位置后進(jìn)行各批次數(shù)據(jù)子數(shù)組替換，形成各批次曲線二維數(shù)組，再增加兩條指標(biāo)數(shù)據(jù)線，最終的二維數(shù)組作為波形控件的輸入，此部分功能實(shí)現(xiàn)的程序設(shè)計(jì)流程如圖7所示。

最后，在程序前面板對(duì)每個(gè)批次的波形曲線進(jìn)行屬性設(shè)置，包括曲線顏色、線條樣式、線條寬度、點(diǎn)樣式等均可分別設(shè)置，為了區(qū)分每個(gè)批次數(shù)據(jù)，可對(duì)每個(gè)批次的曲線進(jìn)行不同顏色或不同樣式設(shè)置，通過以上屬性設(shè)置，運(yùn)行軟件后最終可得出如圖8所示的多批次分批散點(diǎn)圖曲線圖樣，通過各批次數(shù)據(jù)散點(diǎn)顯示，可更直觀地體現(xiàn)各批次數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、差異性等，從而為數(shù)據(jù)分析提供更詳細(xì)的比對(duì)分析信息，從圖中可看出某項(xiàng)數(shù)據(jù)共4 個(gè)批次的數(shù)據(jù)，每個(gè)批次以不同樣式的散點(diǎn)顯示，從圖中可看出生7 批的數(shù)據(jù)一致性最好。

圖8 多批次分批顯示散點(diǎn)圖圖樣

5 結(jié)束語(yǔ)

大批量測(cè)試數(shù)據(jù)的分析，關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)的處理，形成可用于顯示的波形數(shù)據(jù)，本文針對(duì)基于LabVIEW如何生成不同需求的波形數(shù)據(jù)提出了實(shí)現(xiàn)方法，使用LabVIEW 結(jié)合數(shù)據(jù)提取技術(shù)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，替代原來(lái)使用excel 對(duì)數(shù)據(jù)逐項(xiàng)繪圖分析的方式，大數(shù)據(jù)處理分析效率得到較明顯的提升，避免了不必要的人力投入，此方法在導(dǎo)彈測(cè)試數(shù)據(jù)分析中得到了廣泛應(yīng)用，并取得了較好效果，為產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估提供了技術(shù)支撐，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。